이찬규(중앙대) / AI 네이티브 시대, 인간과 사회 문제 해결을 위한 인공지능인문학의 실행과 확산 / 2025 인문한국3.0지원사업_컨소시엄형 예비선정
연구기간: 72개월(6년/5차) 매차시마다 20억원 / 총 100억원
연구목표:
본 연구는 AI 네이티브 시대에 인간과 사회가 직면하는 문제를 인공지능인문학을 통해 진단하고 문제에 대한 해결안을 도출하는 것을 목표로 함. 또한 인문학 기반의 학제적 접근으로 구축된 인공지능인문학이 실세계에서 인간의 지속 가능한 행복에 기여하고 학문 후속세대를 양성하는 것을 연구의 목표로 함. 이를 위해, AI와 인간의 상호작용을 분석하고, AI가 인간 중심적으로 활용될 수 있는 방안을 모색하며, AI 리터러시 교육과 연구 성과 확산을 통해 사회적 기여를 극대화하고자 함. 또한, 컨소시엄 각 분야의 전문가들과 글로벌 거버넌스를 통한 국제 연구 협력 체계를 구축하여 인공지능인문학의 글로벌 아젠다를 도출하고 선제적으로 사회문제에 대한 대안을 마련하고자 함.
◦ 인공지능인문학의 6개 핵심 영역별 연구목표
▹ AI 관계소통학: AI가 인간 관계와 소통에 개입하여 나타나는 현상 분석, 바람직한 모델 제시
▹ AI 사회문화학: AI시대에 형성될 AI 문화와 사회 현상 예측 및 분석
▹ AI 기술비평학: AI 기술 비평을 통해 AI 기술 개발과 활용 방향 제시
▹ AI 윤리규범학: AI 개발자, 활용자, 사용자를 위한 작동 가능한 윤리 지침 마련과 인증 모델 구축
▹ AI 데이터분석학: 보다 인간 중심적인 AI 모델 개발을 위한 학습용 인간 관련 데이터 구축
▹ AI 인문교육학: 초중고, 대학에서 AI를 개발, 활용, 사용하는 가장 효과적인 방법이나 교육 내용 구성, AI 리터러시 교육의 확대
◦ 아젠다를 중심으로 각 영영 연구의 통일성과 자율성을 위해 단계별 전략을 추진하며, 단계별 목표는 다음과 같음
▹ 1단계- AI시대, 개인·사회 문제 설정 및 해결방안 연구
핵심 영역별 AI 시대 문제 해결 실천 모델 개발과 적용 및 확산
AI 시대 인간의 지속 가능한 행복을 위한 사회문제 해결 방법 연구
AI 시대에 등장할 제반 인간과 사회 문제를 6개 핵심 영역별 로 설정하고 해결 방안 연구
▹ 2단계- AI시대, 문제해결 실천 모델 개발 및 적용
AI 시대 인간의 지속 가능한 행복을 위한 사회문제 해결 방법 적용 및 확산
기대효과:
아젠다 연구는 AI 네이티브 시대에 인공지능인문학을 통해 인간의 지속 가능한 행복을 위한 방안을 모색하고, AI 기술의 인간 중심적 활용을 촉진하는 데 기여할 것임. 본 연구에서 학문적, 사회적, 정책적, 교육적 효과를 기대할 수 있음.
◦ 학문적 기대효과
▹ 인공지능인문학의 실천적 연구 확산
▹ AI와 인간 상호작용 분석을 통한 융합연구 활성화
▹ AI 기술과 인문학적 접근을 결합한 학제 간 연구 모델 제시
▹ 국제 협력을 통한 인공지능인문학 연구의 글로벌 네트워크 형성
◦ 사회적 기대효과
▹ AI 시대에 발생하는 사회·문화적 문제 해결 방안 제시
▹ AI와 인간의 협업 방식 개선을 통한 인간 중심 AI 활용 촉진
▹ AI 리터러시 교육 확산을 통해 디지털 격차 해소 및 시민 참여 확대
▹ AI 윤리 인증 및 거버넌스 구축을 통한 AI 기술의 책임 있는 개발과 활용 보장
◦ 정책적 기대효과
▹ AI 윤리 및 거버넌스 관련 정책 수립을 위한 근거 자료 제공
▹ AI 기술 활용과 규제를 위한 정책 제언 및 포럼 운영
▹ 글로벌 거버넌스 구축을 통한 국제 협력 및 표준화 기여
▹ AI 관련 사회적 합의 형성을 위한 연구 기반 제공
◦ 교육적 기대효과
▹ 초중고 및 대학에서 AI 리터러시 교육 모델 도입 및 확산
▹ AI-인문학 기반 교육 프로그램 개발을 통한 융합 인재 양성
▹ 학문후속세대 맞춤형 교육 프로그램 운영으로 AI 시대 인재 양성
▹ AI와 협업할 수 있는 능력을 갖춘 창의적 인재 배출
◦ 컨소시엄 기대효과
▹ 공동 학위제와 마이크로디그리 운영 등을 통한 후속세대 공동 양성
▹ AIH 직업모델 공동 개발을 통한 사회적 진출 기회 확대
▹ AIH 국제학회, 국제 학술지 공동 운영을 통한 AIH 학문 공동체의 공고화 및 국제적 확산
연구요약:
본 연구는 AI 네이티브 시대에 인간과 사회가 직면하는 문제를 인공지능인문학을 통해 진단하고 문제에 대한 해결안을 도출하는 것을 목표로 함. 이를 전문 연구 기관들과 컨소시엄을 구성하고 연구진의 전문성을 반영하여 10개 핵심과제와 5개 자율과제를 설정함.
◦ 핵심과제
▹ 핵심과제1. AI-인간 협업시대의 관계소통: 대인 의사소통과 관계 양상의 변화를 진단하고 예상되는 문제들을 발견하고 해결 방안 제시함. 이를 위해 세대별 관계지수, AI-인간 협업지수, 조직 및 개인능력 만족도와 향상도 등을 측정하고 대인 관계 개선이나 AI-인간 협업을 위한 대안을 제시함.
▹ 핵심과제2. 인문학적 AI 리터러시 : 인문학적 AI리터러시 역량 측정도구 개발, AI리터러시 진단 및 개선방향 도출, 인문학적 AI리터러시 교육프로그램 개발, 한국, 미국 등에서 디지털 소외계층을 중심으로 AI리터러시 개선 프로그램을 적용하고 비교하고 관련 정책 시사점을 도출함.
▹ 핵심과제3. AI 윤리인증제 : AI 개발자, 유관업무 종사자 등을 대상으로 하는 인공지능 윤리 교육 커리큘럼을 개발하고 교육을 시행함. 교육 커리큘럼에 대한 검증을 수행한 후, AI윤리교육 강사를 양성하여, AI 임베디드 윤리(embedded ethics)를 산업계와 시민 사회에 구현하고자 함
▹ 핵심과제4. 인공지능인문학미래동향 저서 : AI 기술 트렌드 분석, 인공지능인문학 연간 키워드 분석 및 미래 연구 아젠다를 발굴함.
▹ 핵심과제5. AI기술비평리포트 : AI 기술의 주요 트렌드와 사회적 문제를 파악. 연구, 산업, 일상, 사회문제 등 네 가지 주요 영역에 대해 체계적 기술 비평을 진행함. 심화된 논의를 위해 전문 필진의 발굴하여 학술적, 정책적 시사점을 도출함.
▹ 핵심과제6. 생성형 AI시대의 서사학 연구 : 서사와 과학기술 연관성 연구, 인간-AI 협력 서사 연구, OTT콘텐츠의 인문학적 탐구 및 지표개발, K-콘텐츠 시청자 반응정보 분석 및 이론을 정립함.
▹ 핵심과제7. 한국 컴퓨팅 역사의 비판적 조망 : 한국 컴퓨팅 관련 데이터 정리 및 전산화, AI기반 DB 설계 및 시범적 제공, AI활용 디지털 역사학 메타연구를 수행함.
▹ 핵심과제8. AI윤리와 거버넌스 : 실행가능한 윤리 원칙을 마련하고, 신뢰성과 책임성을 확보할 수 있는 구현 방식을 모색함. 또한, 한국적 맥락에 적합한 거버넌스 모델과 규제 방식에 대해 연구하여 인공지능 윤리와 거버넌스에 대한 참여적-선제적 접근을 모색함.
▹ 핵심과제9. 인문학 기반 AI 교육모델 개발 : 현행 기술중심의 AI 교육을 성찰하고 인문학적 관점에서 AI 교육모델을 개발하고 적용함. 이를 위해 학습 산출물 격차를 조사하고 인문학적 가치를 융합한 교육 체계를 기획 및 적용하고 평가함. 정서 및 리터러시 변화 측정, AI-Humics 교육 인류학 모델을 개발함.
▹ 핵심과제 10. 학문후속세대 양성 : 후속세대 생애주기 (학부생, 석박사과정생, 박사급 연구자, 교수급 연구자)별 맞춤형 교육 프로그램을 개발하고, 컨소시엄 내 대학을 중심으로 학위과정, AI 큐레이터 양성을 위한 비교과 및 지원프로그램을 운영함
◦ 자율과제
▹ 자율과제1. 인간 동작·행동 데이터 구축과 기록 정보 신뢰성 회복 : 인간의 행동과 동작 관련 이미지 DB 구축과 기록 신뢰성을 진단함. 기록과 정보윤리 교육프로그램을 개발하고 AI활용 탐지 프로그램을 제안함.
▹ 자율과제2. 사회문제해결 데이터구축 : 윤리성 평가 데이터, 한국문화 가치관 데이터, AI-인간 대화 심리 데이터, 저출생 원인 데이터, 젠더 원인 데이터, 가짜뉴스 판별 AI 모델 개발데이터 구축
▹ 자율과제3. 글로벌 거버넌스 : 컨소시엄 연구소, 정책전문가, AIH 전문가, 글로벌 연구네트워크를 통해 구성한 인공지능인문학 전문가들이 연구 성과를 분석하고 차기 연구방향을 결정함.
▹ 자율과제4. 인문리빙랩 : 기업, 정책관계자, 연구기관, 시민 등 이해관계자들이 협력하여 인문학적 AI기술과 서비스를 실험하는 지역사회 연계 프로그램을 운영함.
▹ 자율과제5. AI정책포럼 : 정책화가 필요한 사안에 대해 총괄운영위원회에 제안하고 관련 정책 포럼을 구성하고 운영함.
키워드(Keyword)
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